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高斯平滑源代码
高斯平滑源代码,希望对大家有用
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C#小型超市管理系统+SQL数据库
自己写的_C#小型超市管理系统+SQL数据库,里面还附送项目文档
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卡尔曼、粒子滤波工具箱
卡尔曼（EKF UKF）滤波、粒子（PF）滤波工具箱，老外编的，用起来很不错，有启发性
- 2020-11-29下载
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psat最新2.1.8
最新版的psat，电力系统专业必备！基于matlab平台，简单易懂！
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FAM和SSCA算法的matlab源程序-detection and identification of signal
FAM和SSCA算法的matlab源程序-detection and identification of signalFAM和SSCA算法的matlab源程序-detection and identification of signalDISCLAIMER NOTICEMTHIS DOCUMENT IS BESTQUALITY AVAILABLE. THECOPY FURNISHED TO DTICCONTAINED A SIGNIFICANTNUMBER OF PAGES WHICH DONOT REPRODUCE LEGIBLY.ilApproved for public release; distribution is unlimitedDETECTION AND IDENTIFICATION OF CYCLOSTATIONARY SIGNALSEvandro luiz da costaLieutenant Commander, brazilian NavyB.S., Instituto Militar de Engenharia, 1980Submitted in partial fulfillmentof the requirements for the degree ofMASTER OF SCIENCE IN ELECTRICAL ENGINEERINGANDMASTER OF SCIENCE IN ENGINEERING ACOUSTICSfrom theNAVAL POSTGRADUATE SCHOOLMarch 1996Author.Evandrodk da costaapproved byRQ求Ralph Hippenstiel, Thesis Co-AdvisorRoberto Cristi, Thesis Ca-AdvisoiHerschel. Loomis, Jr, hairmanDepartment of Electrical and Computer EngineeringArthony A. Atchley / ChairmanEngineering Acoustics Academic CommitteeABSTRACTPropeller noise can be modeled as an amplitude modulated(AM) signalCyclic Spectral Analysis has been used successfully to detect the presence ofanalog and digitally modulated signals in communication systems. It can also identithe type of modulation. Programs for Signal Processing based on compiledlanguages such as FORTRAN or C are not user friendly, and MATLAB basedprograms have become the de facto language and tools for signal processingengineers worldwideThis thesis describes the implementation in mAtlab of two fast methods ofcomputing the Spectral Correlation Density(SCD)Function estimate, the FFTAccumulation Method (FAM)and the Strip Spectral Correlation Algorithm( SSCA),toperform Cyclic Analysis. Both methods are based on the Fast Fourier transformFFT)algorithm. The results are presented and areas of possible enhancement forpropeller noise detection and identification are discussedTABLE OF CONTENTSINTRODUCTIONA MOTIVATION,P,中“····*s···:···:B BACKGROUNDC THESIS GOALSIL NOISE IN THE OCEAN··+A TYPES OF UNDERWATER NOISE25561. Ambient Noise番申2. Self noise3. Radiated noise8B RADIATED NOISE FROM SHIPS, SUBMARINES AND TORPEDOES.......8C PROPELLER NOISE10lI CYCLOSTATIONARY PROCESSING15A CYCLOSTATIONARIT15B THE CYCLIC AUTOCORRELATION FUNCTION (ACF)17C THE SPECTRAL CORRELATION DENSITY FUNCTION (SCD)18N. ESTIMATION OF THE SPECTRAL CORRELATION DENSITY FUNCTION23A FFT ACCUMULATION METHOD(FAM)25B STRIP SPECTRAL CORRELATION ALGORITHM(SSCA■D28V. EXPERIMENTAL RESULTSA. ANALOG-MODULATED SIGNALS311. Amplitude Modulated(AM)Signal===2-312. Pulse-Amplitude Modulated(PAM) Signal58B DIGITAL-MODULATED SIGNALS1. Amplitude Shift Keying(ASK) Signal中中非昏号即即号自唱即自曲音非带卡.最662. Binary-Phase Shift Keying(BPSK) Signal6了VI CONCLUSIONS81A SUMMARY81B SUGGESTIONS82APPENDIX A-CALCULATION OF THE SCD FUNCTION OF AN AMPLITUDE-MODULATED SIGNAL83APPENDIX B-FUNCTION AUTOFAM95APPENDIX C-FUNCTION AUTOSSCA99APPENDIXD-FUNCTION CROSSFAM103APPENDIX E-FUNCTION CROSSSSCA109APPENDIX F-PLOTTING ROUTINES113LIST OF REFERENCES115INITIAL DISTRIBUTION LIST看音117INTRODUCTIONA. MOTIVATIONPropeller related acoustic signatures typically exhibit modulationcharacteristics. These modulation characteristics originate from the cavitationprocess that takes place in the water due to the cyclic movement of the propellerThe cavitation process is basically the collapse of air and vapor bubblesdue to variations in the static pressure. These variations in static pressure are aconsequence of the passage of the propeller blades through the water. Thismovement, cyclic in nature, causes amplitude modulation in the static pressureand as a consequence an amplitude-modulated(AM) signal can be detected in areceiverCyclostationary processing techniques have been used to detect andlentify analog and digital communication signals very successfully. Thesetechniques have the advantage of using a more realistic model for the signalthan the stationary model used in most of the more conventional signalprocessing techniquesB BACKGROUNDThe basic elements of cyclic spectral analysis are the time-variant cyclicperiodogram and the time-variant cyclic correlogram. These two functions form aFourier transform pair. This fact is known as the cyclic Wiener relation or thecyclic Wiener-Khinchin relation [Ref. 1: p. 49.1
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DSST目标跟踪源码
DSST相比KCF多目标跟踪，在目标检测多尺度变化（横向车辆，行人，及速度较快）修正有很好的矫正，用于配合提高深度学习检测加速有很好的提升
- 2021-05-07下载
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lstm神经网络实例（LSTMshili.ipynb）
做预测的小例子，简单易懂，明了，适合初学者学习使用
- 2020-02-18下载
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MATLAB神经网络30个案例分析（全书+源代码）.zip
【实例简介】本书是MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。
读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
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目录
第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类
第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模
第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现
第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测
第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别
第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算
第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别
第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能
第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测
第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测
第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测
第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断
第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究
第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断
第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选
第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断
第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别
第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价
第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类
第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优
第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维
第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测
第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类
第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类
- 2021-11-26 00:32:08下载
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HOG+LBP的行人检测
基于HOG和LBP特征的行人检测的matlab的程序，效果不错。
- 2020-12-04下载
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PCA+LDA人脸识别
【实例简介】PCA+LDA降维，KNN分类器，实现人脸识别，数据集为ORL
- 2021-11-05 00:35:25下载
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